服务器端某一端口time_wait累积到达瓶颈会是什么原因呢？

2016-03-09 01:47:36 384 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

压测场景下的 TIME_WAIT 处理简介：压测场景下的 TIME_WAIT 处理 1. 序某专有云项目具备压测场景，在Windows的压测机上用 LoadRunner 进行业务的压力测试，压测运行一段时间后出现大量端口无法分配的报错。其实通过问题描述，以及 Windows的报错信息基本确定是压测机的问题。但可能原因较多，一直未能达成一致。所以，趁机分析了客户端的压测机成为压测瓶颈的可能，除了CPU、网络、 I/O 等机器性能参数外，仍需考虑网络协议引入的资源短缺问题。注：以下内容的目的是理清TCP协议中比较模糊的内容.. 阅读详情

系统中nginx作为客户端向varnish发送请求，varnish在6081端口进行监听，性能测试时发现，高并发的情况下一开始系统TPS很高，varnish会在6081端口不断累积time_wati，且随着6081端口time_wait数量的增加，TPS不断下降，直到time_wait数量达到46000左右，nginx日志中出现“upstream timed out (110: Connection timed out) while connecting to upstream”的提示，TPS降到谷底，然后随着varnish 6081端口time_wait被释放，time_wait数量减少，TPS又开始上升，周而复始。nginx端未见大量time_wait，且测试期间没有到达最大文件句柄数限制，Conntrack表也没有满，求问还会有其他什么资源限制了varnish 6081端口能建立的最大连接数呢？

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TCP协议深度解析：可靠性、流通信与拥塞控制原理 TCP（传输控制协议）是互联网实现可靠数据传输的核心协议，其本质是在不可靠的IP网络之上构建端到端的有序、无损、不重复的字节流服务。它通过三次握手同步状态、滑动窗口管理流量、累积确认与SACK实现高效重传，并依托拥塞控制算法（如Cubic、BBR）在‘不放弃’与‘不压垮网络’之间动态平衡。技术价值在于为HTTP、HTTPS、FTP等上层应用提供稳定传输基座；典型应用场景涵盖网页加载、实时音视频、金融交易等对可靠性与时延敏感的系统。本文深入剖析TCP的状态机设计、流通信特性及Linux内核级调优实践。阅读详情

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